Cursos de Base de datos orientada a grafos

FlockDB es una base de datos de gráficos tolerante a fallas, distribuida y de código abierto para administrar gráficos de red anchos pero poco profundos. Inicialmente fue utilizado por Twitter para almacenar las relaciones entre los usuarios. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a configurar y usar una base de datos FlockDB para ayudar a responder las preguntas de las redes sociales, como quién sigue a quién, quién bloquea a quién, etc. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar FlockDB
• Comprenda las características únicas de FlockDB, en relación con otras bases de datos de gráficos, como Neo4j
• Use FlockDB para mantener un gran conjunto de datos de gráficos
• Use FlockDB junto con MySQL para proporcionar capacidades de almacenamiento distribuido
• Consulta, crea y actualiza gráficos extremadamente rápidos
• Escale FlockDB horizontalmente para su uso en entornos web on-line, de baja latencia y alto rendimiento

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros de bases

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Una gran cantidad de problemas del mundo real se pueden describir en términos de gráficos. Por ejemplo, el gráfico web, el gráfico de red social, el gráfico de red de tren y el gráfico de lenguaje. Estos gráficos tienden a ser extremadamente grandes; su procesamiento requiere un conjunto especializado de herramientas y procesos; estas herramientas y procesos se pueden denominar Computación de Gráficos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán sobre las diversas ofertas de tecnología e implementaciones para procesar datos de gráficos. El objetivo es identificar los objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando enfoques de computación gráfica. Comenzamos con una amplia visión general y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos en una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender cómo se conservan y atraviesan los datos de gráfico
• Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de gráficos hasta marcos de procesamiento por lotes)
• Implemente Hadoop, Spark, GraphX ​​y Pregel para llevar a cabo la computación gráfica en muchas máquinas en paralelo
• Ver problemas de Big Data en el mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos

Audiencia

• Desarrolladores

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

JanusGraph es una base de datos de gráficos para el almacenamiento y la consulta de gráficos que contienen cientos de billones de verticales y bordes distribuidos a través de un cluster multi-máquina. Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros que desean utilizar JanusGraph para procesar gráficos muy grandes que requieren almacenamiento anormal y capacidad computacional. Al final de este curso, los participantes podrán:

Instalar y configurar JanusGraph. Integrar JanusGraph con múltiples sistemas de almacenamiento de backend (Cassandra, HBase, etc.) y software de índice múltiple (Elasticsearch, Solr, etc.•   Configure múltiples máquinas en un cluster para el uso por JanusGraph. Prueba la base de datos utilizando el lenguaje de consulta de Gremlin. Procesar los datos de gráficos a escala, más allá de lo que una sola máquina puede proporcionar. Apoyo a miles de usuarios concurrentes a través de los datos de gráficos en tiempo real. Query gráfico de datos para análisis.

Formato del curso

Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Customización de Curso

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Las bases de datos relacionales basadas en tablas, como Oracle y MySQL, han sido durante mucho tiempo el estándar para organizar y almacenar datos. Sin embargo, el tamaño creciente y la fluidez de los datos han dificultado que estos sistemas tradicionales ejecuten eficientemente consultas muy complejas sobre los datos. Imagínese reemplazar el almacenamiento de datos basado en filas y columnas con el almacenamiento de datos basado en objetos, por medio del cual las entidades (por ejemplo, una persona) podrían ser almacenadas como nodos de datos y luego ser consultadas fácilmente sobre la base de su vasta relación multi lineal con otros nodos . E imaginar la consulta de estas conexiones y sus objetos asociados y propiedades utilizando una sintaxis compacta, hasta 20 veces más ligero que el SQL? Esto es lo que ofrecen las bases de datos gráficas, como neo4j. En este curso práctico, estableceremos un proyecto en vivo y pondremos en práctica las habilidades para modelar, gestionar y acceder a sus datos. Comparamos y comparamos bases de datos gráficas con bases de datos basadas en SQL, así como otras bases de datos NoSQL y aclaramos cuándo y dónde tiene sentido implementar cada una dentro de su infraestructura. Audiencia

• Administradores de bases de datos (DBA)
• Analistas de datos
• Desarrolladores
• Administradores del sistema
• Ingenieros de DevOps
• Analistas de Negocios
• Directores de tecnología
• Directores de informática

Formato del curso

• Fuerte énfasis en práctica práctica. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.

This instructor-led, live training in Panama (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Neo4j AuraDB graph database to build cloud applications with high availability and zero administration. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start developing graph database applications with Neo4j AuraDB.
• Understand the features, core concepts, and architecture of Neo4j AuraDB.
• Learn how to build and scale graph database applications in the cloud.
• Enhance cloud security with AuraDB's pre-configured authentication and encryption features.
• Migrate existing Neo4j databases to AuraDB.

Blazegraph es una base de datos de gráficos RDF basada en Java de código abierto para almacenar y representar datos con relaciones complejas. Es compatible con Blueprints y RDF / SPARQL 1.1. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Blazegraph para capturar datos complejos en formato gráfico para recuperarlos de una serie de aplicaciones de muestra. Todos los ejercicios se llevarán a cabo en un entorno de laboratorio en vivo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instale y configure Blazegraph en modo independiente, en clúster (opcional) o en modo incrustado (opcional)
• Cree, pruebe e implemente una aplicación de muestra para consultar datos complejos en un Blazegraph datos de Blazegraph
• Comprenda cómo aprovechar GPU (unidad de procesamiento de gráficos) para acelerar los cálculos

Audiencia

• Desarrolladores

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.